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Die Echtzeit-Chat-Funktion ist in modernen sozialen Plattformen wie WeChat, Facebook, WhatsApp usw. sehr beliebt geworden. Alle bieten Echtzeit-Chat-Dienste an. Die Implementierung dieser Funktion hängt nicht nur von der Front-End-Entwicklung ab, sondern erfordert auch eine starke Back-End-Unterstützung. In diesem Artikel wird vorgestellt, wie PHP verwendet wird, um Echtzeit-Chat-Funktionen aus der Perspektive des Datenbankdesigns und der Optimierung zu implementieren.
Das Live -Chat -System muss eine große Anzahl von Chat -Datensätzen speichern. Jeder Datensatz enthält normalerweise die folgenden Informationen:
Mit der MySQL -Datenbank können Sie diese Chat -Datensätze speichern und relevante Daten speichern, indem Sie eine spezielle Tabelle erstellen.
Erstellen Sie Tabelle `chat_messages` (
`id` int (11) nicht null auto_increment,
`SENTER_ID` INT (11) NICHT NULL,
`receiver_id` int (11) nicht null,
`message` text nicht null,
`Timestamp` TimeStamp Null Null Standard Current_Timestamp,
Primärschlüssel (`id`)
);
Dieser SQL -Code erstellt eine Tabelle namens "chat_messages", die die für den Chat -Verlauf erforderlichen Felder enthält.
Die Indexierung ist der Schlüssel zur Verbesserung der Leistung der Datenbankabfrage. In der Chat -Datensatztabelle müssen wir häufig Chat -Datensätze basierend auf der Absender -ID und der Empfänger -ID abfragen, damit wir einen gemeinsamen Index für diese beiden Felder erstellen können.
Erstellen index sender_receiver_index unter chat_messages (sender_id, receiver_id);
Der obige Code erstellt einen Index, der die Absender -ID und die Empfänger -ID kombiniert, die die Abfragegeschwindigkeit erheblich verbessern kann.
Um die Effizienz der Datenbankabfrage zu verbessern, kann die Caching -Technologie verwendet werden. Durch die Zwischenspeicherung der Abfrageergebnisse in den Speicher wird der häufige Datenbankzugriff vermieden, wodurch die Systemleistung verbessert wird.
// Der Verbindungsdatenbankcode lässt $ cache = new memcached () aus;
$ cache-> addServer ('localhost', 11211);
Funktion get_chat_messages ($ sender_id, $ receiver_id) {
global $ db, $ cache;
$ cache_key = "CHAT_MESSAGES _ {$ SENTER_ID} _ {$ receiver_id}";
$ result = $ cache-> get ($ cache_key);
if ($ result === false) {
$ sql = "Auswählen * aus chat_messages wobei SENTER_ID = {$ SENTER_ID} und receiver_id = {$ receiver_id}";
$ result = $ db-> query ($ sql);
$ cache-> set ($ cache_key, $ result, 60);
}
Return $ Ergebnis;
}
Dieser Code zwischengespürt die Abfragenergebnisse durch Memcached. Wenn der Cache keinen Datensatz gibt, werden die Daten aus der Datenbank und die Ergebnisse zwischengespeichert. Dies reduziert die Abfragelast der Datenbank erheblich.
Wenn der Chat -Verlauf wächst, kann die Abfrageleistung der Datenbank beeinflusst werden. Um die Abfrageeffizienz weiter zu verbessern, können Datenbankpartitionen verwendet werden. Durch die Verteilung von Daten nach Zeit können Abfragen nur auf ein kleines Datenbereich reagieren, wodurch die Leistung verbessert wird.
Erstellen Sie Tabelle `chat_messages` (
`id` int (11) nicht null auto_increment,
`SENTER_ID` INT (11) NICHT NULL,
`receiver_id` int (11) nicht null,
`message` text nicht null,
`Timestamp` TimeStamp Null Null Standard Current_Timestamp,
Primärschlüssel (`id`)
) Partition nach Reichweite (Monat (Zeitstempel)) (
Partition p1 -Werte weniger als (2),
Partition P2 -Werte weniger als (3),
Partition P3 -Werte weniger als (4),
Partition P4 -Werte weniger als (5),
Partition p5 -Werte weniger als MaxValue
);
Das obige Codebeispiel erstellt eine Partitionstabelle, in der der Chat -Chat -History nach Monat zu monatlich verteilt ist. Dies hilft, Abfragen zu optimieren, insbesondere wenn das Datenvolumen sehr groß ist.
In diesem Artikel werden Datenbanken gestaltet und optimiert, wenn PHP zur Implementierung von Echtzeit-Chat-Funktionen verwendet wird. Wir haben zuerst die Struktur der Chat -Datensatztabelle entwickelt und den Index und den Cache auf dieser Grundlage optimiert. Als nächstes stellen wir vor, wie die Effizienz der Abfrage durch verteilte Tabellen verbessert werden kann. Die effiziente Implementierung der Echtzeit-Chat-Funktion ist untrennbar mit der Datenbankoptimierung verbunden.
